中國駭客以 AI 自主攻擊框架侵台，4 天內竊得逾 2,500 筆人員資料

以色列 AI 資安新創 Dream Security 公布一起針對台灣政府的自主 AI 攻擊事故完整經過。該框架以開源專案 Hermes 與 OpenClaw 為基礎，由多個 AI 代理組成，於 7 月 1 日至 4 日的四天內對台灣政府機關發動 12 波攻擊，最終竊得逾 2,500 筆人員資料。

這起事件之所以受到高度關注，在於它跨過了一道實質的門檻。過去數年，AI 在攻擊活動中的角色主要是輔助——協助撰寫釣魚郵件文案、產生惡意程式碼片段、或加速漏洞掃描結果的分析。這些應用提升了攻擊者的效率，但整體行動的規畫與決策仍由人類主導。而本次事故顯示的是完整的自主行動鏈：從偵察、選定目標、嘗試入侵、到取得資料並橫向移動，都由 AI 代理自行推進。

四天 12 波攻擊的節奏，本身就說明了自動化帶來的改變。傳統的滲透行動受限於人力——分析師必須逐一檢視偵察結果、判斷可行的攻擊路徑、手動調整工具參數，這使得行動的推進速度有明確上限。當這些步驟由代理承接，攻擊的頻次與並行度便可大幅提升，且能在人類作息之外的時間持續運作。

值得注意的是所使用的工具性質。Hermes 與 OpenClaw 都是公開可取得的開源 AI 代理框架，原本的設計目的是自動化軟體開發與日常工作流程。攻擊者並未開發專門的攻擊性 AI，而是把通用的代理框架重新組裝，配上滲透測試工具與目標清單。這降低了發動此類攻擊的技術門檻——不需要前沿模型的訓練能力，只需要整合現成元件的工程能力。

對防禦方而言，這帶來幾項實務挑戰。第一是速度落差：當攻擊端能以機器速度推進，仰賴人工分析的偵測與應變流程便顯得遲緩。第二是行為模式的改變：自主代理的攻擊路徑可能不符合既有的規則式偵測特徵，因為它會依環境回饋即時調整策略。第三是量體——當發動攻擊的邊際成本大幅下降，過去不值得投入資源的次要目標也可能被納入。

數位發展部資通安全署已針對此事發布緊急說明。對關鍵基礎設施與政府機關而言，這起事件的意義不只是單一資安事故，而是威脅模型的實質更新——防禦體系的假設必須從「攻擊者受限於人力」調整為「攻擊者可以機器速度持續嘗試」。

後續觀察重點包括：外洩資料的實際範圍與後續濫用情況、防禦端在自動化偵測與應變上的補強措施，以及國際間對開源代理框架被武器化的規範討論。